在聊数据库与缓存一致性问题之前,先聊聊数据库主库与从库的一致性问题。

 

问:常见的数据库集群架构如何?

答:一主多从,主从同步,读写分离。

如上图:

(1)一个主库提供写服务

(2)多个从库提供读服务,可以增加从库提升读性能

(3)主从之间同步数据

画外音:任何方案不要忘了本心,加从库的本心,是提升读性能。

 

问:为什么会出现不一致?

答:主从同步有时延,这个时延期间读从库,可能读到不一致的数据。

如上图:

(1)服务发起了一个写请求

(2)服务又发起了一个读请求,此时同步未完成,读到一个不一致的脏数据

(3)数据库主从同步最后才完成

画外音:任何数据冗余,必将引发一致性问题。

 

问:如何避免这种主从延时导致的不一致?

答:常见的方法有这么几种。

 

方案一:忽略

任何脱离业务的架构设计都是耍流氓,绝大部分业务,例如:百度搜索,淘宝订单,QQ消息,58帖子都允许短时间不一致。

画外音:如果业务能接受,最推崇此法。

 

如果业务能够接受,别把系统架构搞得太复杂。

 

方案二:强制读主

如上图:

(1)使用一个高可用主库提供数据库服务

(2)读和写都落到主库上

(3)采用缓存来提升系统读性能

这是很常见的微服务架构,可以避免数据库主从一致性问题。

 

方案三:选择性读主

强制读主过于粗暴,毕竟只有少量写请求,很短时间,可能读取到脏数据。

 

有没有可能实现,只有这一段时间,可能读到从库脏数据的读请求读主,平时读从呢?

 

可以利用一个缓存记录必须读主的数据。

如上图,当写请求发生时:

(1)写主库

(2)将哪个库,哪个表,哪个主键三个信息拼装一个key设置到cache里,这条记录的超时时间,设置为“主从同步时延”

画外音:key的格式为“db:table:PK”,假设主从延时为1s,这个key的cache超时时间也为1s。

 

如上图,当读请求发生时:

这是要读哪个库,哪个表,哪个主键的数据呢,也将这三个信息拼装一个key,到cache里去查询,如果,

(1)cache里有这个key,说明1s内刚发生过写请求,数据库主从同步可能还没有完成,此时就应该去主库查询

(2)cache里没有这个key,说明最近没有发生过写请求,此时就可以去从库查询

以此,保证读到的一定不是不一致的脏数据。

 

总结

数据库主库和从库不一致,常见有这么几种优化方案:

(1)业务可以接受,系统不优化

(2)强制读主,高可用主库,用缓存提高读性能

(3)在cache里记录哪些记录发生过写请求,来路由读主还是读从

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